奥深い表情のアンドロイドロボット実現へ

<plone.namedfile.file.NamedBlobImage object at 0x7f1d4f81feb0 oid 0x496bc5 in <Connection at 7f1d9ad85dc0>>

2023-11-09

engineering

{'items': [{'key': 'ejc7f', 'term': '面積ひずみ ', 'description': {'blocks': [{'key': '58ogo', 'text': '物体の特定の領域の面積が変形前後でどれだけ変化したかを測る数値指標。値が正であれば面積が増加したことを、また負であれば面積が減少したことを示す。ここでは、前者の領域を引っぱり領域、後者の領域を圧縮領域と呼んでいる。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': 'd2c4u', 'term': '曲面補間 ', 'description': {'blocks': [{'key': 'ckmdh', 'text': 'すでに得られているデータ点を精度よく通る曲面関数を推定し、その関数を用いて本来得られていなかった位置におけるデータを生成的に得ること。この研究では、変形の空間分布の様子をとらえやすくするため、皮膚の位置もその変化も空間内でなめらかに分布しているとの仮定をおいて関数を推定し、10mm程度の間隔で得た皮膚位置の追跡データから1mm間隔のデータを生成した。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': '56660', 'term': '連続体モデルを用いた変形理論によるひずみ解析', 'description': {'blocks': [{'key': '3s8v7', 'text': '物体の変形を観察して得られる一部のデータから変形の詳しい様子を推定する方法。まず、連続体モデルでは、物体の構造が連続的なものとなっているとみなし、運動の前後での物体各部の位置の変化がなめらかに分布していることを仮定する。次に、変形理論によるひずみ解析では、物体の表面に微小な距離だけ離れた任意の2点を考え、運動の前後でその距離がどのように変化するかを手掛かりに、変形を特徴づける「ひずみ」とよばれる量を理論的に定義する。そして、実際にその推定計算を実施する。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}]}

['es']

['三須龍', '石原 尚', '中谷彰宏']

私たちの顔は、身近過ぎるがゆえになかなか意識されづらいものの、工学的にみれば驚異的な情報ディスプレイ装置です。私たちは人の表情をみて、笑っているようで実は悲しんでいることを察し、また疲れや緊張の様子もうかがい知ることができます。これは、人の顔が、心理や身体の情報をも埋め込んだ形で変形を精緻に操れていることを示しています。アンドロイドの顔でもこのような奥深い表情を生成できるようにするには、人の顔の機械特性の理解がまだまだ必要です。

https://researchmap.jp/hisashi_ishihara/avatar.jpg

石原 尚

講師

工学研究科

https://rd.iai.osaka-u.ac.jp/ja/0e5c572ff1b4c24a.html?k=%E7%9F%B3%E5%8E%9F%20%E5%B0%9A